온라인 구인 광고의 텍스트 마이닝을 통해 구직 과정 중 직접 차별을 식별하기: 인도네시아 사례 연구

직장 내 차별은 불법이지만, 차별적 관행은 계속해서 전 세계적인 문제로 남아 있습니다. 직장 내 차별적 관행을 식별하기 위해, 이전 연구들은 구인 광고 분석을 사용했습니다. 그러나 이러한 연구의 대부분은 제한된 샘플의 텍스트를 수동으로 코드화하여 내용 분석을 채택했습니다. 대규모의 비구조적 텍스트 데이터를 포함하는 구인 광고와 작업하는 것은 매우 도전적입니다. 이러한 한계를 겪으며, 본 연구는 온라인 구인 광고의 대규모에서 직접 차별의 여러 유형을 식별하기 위해 직접 차별 탐지(DDD)라는 방법을 설계하여 텍스트 마이닝 기술을 포함합니다. DDD는 N-그램과 정규 표현식(정규식)의 조합을 사용하여 부울 검색 모델의 정확한 일치 원칙으로 구성됩니다. 2005년 5월부터 2017년 12월까지 게시된 영어 및 Bahasa Indonesia로 된 총 8,969개의 온라인 구인 광고가 bursakerja-jateng.com에서 데이터로 수집되었습니다. 결과는 성별, 결혼 상태, 외모 및 종교를 포함하여 구직 과정 중 직접 차별의 관행이 여전히 존재한다는 것을 나타냅니다. 구인 광고에서 발생하는 가장 빈번한 차별 유형은 연령 기준(66.27%)이며, 그 다음으로 성별(38.76%)과 외모(18.42%)입니다. 또한, 여성 구직자는 채용 과정에서 직접 차별을 경험하는 가장 취약한 집단으로 나타났습니다. 결과는 여성 구직자가 남성 동료에 비해 특정 직위에서 복잡한 위험에 직면해 있음을 보여줍니다. 성별로 제외되는 것뿐만 아니라, 여성 구직자는 직업에 지원할 기회를 얻기 위해 독신, 젊은 연령, 특정 외모 및 특정 종교적 선호를 충족해야 했습니다. 본 연구는 사회적 분야의 현상을 분석하기 위해 비구조적 텍스트 데이터의 대규모에서 계산 방법을 최적화하는 힘과 잠재력을 보여줍니다.